본 연구는 구조추정을 포함한 다양한 분석방법으로 온비드에서 진행된 승용차 공매자료를 분석하여 낙찰가에 영향을 주는 여러 요인과 그 특성을 파악하였다. 또한 분석 결과를 바탕으로 온비드에서 판매자수입을 극대화할 수 있는 공매방법에 대해 논의하였다. 온비드는 공공기관에서 자산을 처분할 때 이용되고 있는 인터넷 입찰시스템이므로 온비드 입찰시스템의 최적 설계는 국내 자산처분시장의 효율성 제고에 중요하다. 주요한 분석 결과는 다음과 같다: (ⅰ) 온비드 승용차 공매에서 입찰자들의 정보구조는 독립적인 사적가치모형과 가장 부합한다; (ⅱ) 캠코 공매에서는 이용기관 공매보다 입찰자 수가 적고 감정평가금액 대비 낙찰가율이 낮았다; (ⅲ) 이용기관 공매 중 2인 이상 유효한 입찰자가 있을 경우에만 유효한 입찰로 인정하는 공매에서는 입찰자 수가 적고 입찰자들의 사적가치가 낮았다; (ⅳ) 이용기관 공매에서 최저입찰가를 실제보다 5%, 10% 혹은 20% 올려 설정한 모의실험에서 판매자수입은 감소하였다.
This study analyzes revenue-maximizing strategies of online auction sellers in terms of setting up starting bids and buy-it-now options. To this end, a series of field experiments is conducted where women's hair accessories of unique designs are listed in an established online auction site. The results of the experiments argue that high starting bids could increase sellers' revenue while buy-it-now options have no significant effects. Our findings suggest that online auction sellers listing items with uncertain demand - mainly individual sellers - should be cautious with auction tips which generally support low starting buds.
In the previous double auction research for the market optimization, two basic assumptions are usually applied - (1) each trader has a linear or quasi-linear utility function of price and quantity, and (2) buyers as well as sellers have identical utility functions. However, in practice, each buyer and seller in a double auction market may have diverse utility functions for trading goods. Therefore, a flexible and integrated double auction mechanism that can integrate all traders' diverse utility functions is necessary. In particular, the flexible mechanism is more useful in a synchronous double auction because traders can properly change utilities in each round. Therefore, in this paper, we propose a flexible synchronous double auction mechanism in which traders can express diverse utility functions for the price and quantity of the goods, and optimal total market utility is guaranteed. In order to optimize the total market utility which consists of multiple complex utility functions of traders. We show the viability of the proposed mechanism through a several simulation experiments.
This study examined the dermatophytes of calves aged between 6 and 12 months in the Hanwoo calf auction market. Moreover, the research analyzed how dermatophytosis affected the auction price of Hanwoo calves based on their sex and age. The incidence rate of dermatophytosis was found to be 85 cases out of 1,955 calves (4.3%). The major location of dermatophytosis lesions were in the head region. Specifically, the highest prevalence was observed in the forehead (42.4%), followed by the eyes (30.1%), and the ears (18.8%). The auction prices of Hanwoo calves were observed that the average price for normal calves was 2,936,428 won, while calves with dermatophytosis were sold at 2,767,059 won. Comparing auction prices according to gender and age, it was observed that male calves and calves aged between 8 and 12 months had significantly lower auction prices compared to normal calves. The results provided valuable insights into the current situation of dermatophytosis in Hanwoo calves. Moreover, analyzing the impact of dermatophytosis on the auction prices of these calves, it has generated essential data that can serve as a foundation for implementing and enhancing ongoing management and prevention measures for dermatophytosis in cattle.
In the conventional double auction approaches, two basic assumptions are usually applied - (1) each trader has a linear or quasi-linear utility function of price and quantity, (2) buyers as well as sellers have identical utility functions. However, in practice, these assumptions are unrealisitc. Therefore, a flexible and integrated double auction mechanism that can integrate all traders' diverse utility functions is necessary. We propose a double auction mechanism with resource allocation based on nonlinear utility functions, namely a flexible synchronous double auction system where each participant can express a diverse utility function on the price and quantity. In order to optimize the total market utility consists of multiple complex utility functions of traders, our study proposes a genetic algorithm (GA) We show the viability of the proposed mechanism through several simulation experiments.
인터넷 경매 시스템에서는 물품의 판매자가 경매 물품에 적합한 낙찰 예정가를 제안하는 것이 매우 중요하다. 최근에 정보검색 이론의 사례 유사도에 기초하여 경매 물품의 낙찰 예정가를 자동으로 생성하는 에이전트가 연구되었다. 그러나, 이것은 과거의 경매 물품 전체를 대상으로 가장 유사한 사례의 낙찰가를 낙찰 예정가로 생성하므로, 최근의 추세를 반영한 가격을 생성하지 못하는 단점 이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 시계열 분석에서 사용하는 이동 평균을 이용하여 최근의 경매 자료에 높은 가중치를 부여하여 낙찰 예정가를 생성하는 방법을 제안한다. 성능 실험을 통하여, 새로운 방법 이 판매자가 경매 물품에 대하여 불합리한 낙찰 예정가를 제시하는 것을 방지함으로써 낙찰률을 높일 수 있음을 보인다.
최근 전자 상거래가 증가하면서 인터넷 경매를 통하여 물품을 거래하는 경우가 확산되고 있다. 하나 기존 인터넷 경매 시스템들은 경매 물품의 경매 가격을 판매자의 결정에만 의존하고 있어서, 판매자가 물품의 경매 시작가격, 낙찰 예상가격, 즉시 구매가격 등을 정하는데 어려움을 가지고 있었다. 이를 해결하기 위하여 과거의 경매 기록을 데이터베이스로 구축하여 이를 통하여 판매자에게 경매 가격을 제시하는 방법이 제시되었다. 그러나 여기서는 경매 물품에 따라서 경매 가격에 중요한 영향을 미치는 속성 정보와 가중치 부여에 대한 기준이 제시되지 못하여 잘못된 정보 제공으로 경매 물품의 가격이 지나치게 낮게 결정 되거나 높아서 유찰되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 과거의 경매 기록과 인터넷 전자상거래 사이트의 가격 정보로부터 경매 가격 결정 요인과 가중치를 추출하여, 사례 구조화 과정을 통하여 사례베이스로 구축하고, 이를 적용하여 적합한 경매 가격을 자동으로 생성하여 이를 판매자에게 추천하는 시스템을 제안한다. 성능실험 결과 추천된 경매 가격을 사용할 경우에 지나치게 높은 경매 가격으로 인하여 경매 물품이 유찰되거나 낮은 가격에 낙찰되는 경우를 줄임으로써 경매 성공률이 향상되고, 물품에 대한 낮은 평가를 방지할 수 있음을 보인다. 또한, 본 논문에서는 경매 가격 자동 생성 에이전트를 이용하여 인터넷 경매 시스템을 설계 및 구현한다.
최근 전자상거래에서 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자에게 더욱 능률적이고 효과적인 경매시스템으로 발전시키고자 하는 연구 및 개발이 주목을 받고 있다. 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템에 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산하고 예측하여 최대한의 이익을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템에 대한 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트는 해당 상품과 유사한 상품에 대하여 필터링하여 이미 학습되고 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 경매상품에 대한 입찰 히스토리로부터 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산한다. 본 논문은 이를 통하여 해당 상품에 대하여 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 이익을 남길 수 있는지에 대한 정보를 메일로 푸쉬하여 주는 시스템을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.371-381
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2017
국내에서 부동산 경매 낙찰가율 데이터를 활용한 Chaos 분석 연구는 전무하다. 부동산 경매분야의 데이터가 충분히 누적됨에 따라 부동산 경매 낙찰가율 시계열 분석의 의미가 커지게 되었다. 본 연구에서는 Hurst 지수, 상관차원, maximum Lyapunov 지수, 이 3가지 Chaos 분석기법을 활용하여 낙찰가율의 비선형 결정론적 동역학계적 특성을 확인하고, Chaos 분석을 통하여 얻은 결과와 실무 데이터를 비교하여, 함의를 도출한다. 높은 Hurst 지수에 따르는 추세와, maximum Lyapunov 지수의 측정을 통한 지속성, 그리고 상관차원 분석의 결과에 따라 time lag가 개시결정일에서 낙찰일, 배당요구종기일에서 낙찰일까지와 일치하는 점으로부터, Chaos 분석이 낙찰가율의 움직임을 예측하는데 유용함을 확인할 수 있었다.
Using artificial neural network (ANN) technique, auction prices for common mackerel were forecasted with the daily total sale and auction price data at the Busan Cooperative Fish Market before introducing Total Allowable Catch (TAC) system, when catch data had no limit in Korea. Virtual input data produced from actual data were used to improve the accuracy of prediction and the suitable neural network was induced for the prediction. We tested 35 networks to be retained 10, and found good performance network with regression ratio of 0.904 and determination coefficient of 0.695. There were significant variations between training and verification errors in this network. Ideally, it should require more training cases to avoid over-learning, which leads to improve performance and makes the results more reliable. And the precision of prediction was improved when environmental factors including physical and biological variables were added. This network for prediction of price and catch was considered to be applicable for other fishes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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